机器视觉检测未来的发展趋势有以下几个方向：
1、光源与成像：机器视觉中优良的成像是第1步，由于不同材料物体表面反光、折射等问题都会影响被测物体特征的提取，因此光源与成像可以说是机器视觉检测要攻克的第1个难关。比如现在玻璃、反光表面的划痕检测等，比较多时候问题都卡在不同缺陷的集成成像上。
2、重噪音中低对比度图像中的特征提取：在重噪音环境下，真假瑕疵的鉴别比较多时候较难，这也是比较多场景始终存在一定误检率的原因，但这块通过成像和边缘特征提取的快速发展，已经在不断取得各种突破。
3、对非预期缺陷的识别：在应用中，往往是给定一些具体的缺陷模式，使用机器视觉来识别它们到底有没有发生。但经常遇到的情况是，许多明显的缺陷，因为之前没有发生过，或者发生的模式过分多样，而被漏检。如果换做是人，虽然在操作流程文件中没让他去检测这个缺陷，但是他会注意到，从而有较大几率抓住它，而机器视觉在这点上的“智慧”目前还较难突破。
4、嵌入式解决方案发展迅猛，智能相机性能与成本优势突出，嵌入式PC会越来越强大。模块化的通用型软件平台和人工智能软件平台将降低开发人员技术要求和缩短开发周期。 机器视觉系统对被测物表面进行高速及自动拍照后，数据传输到计算机进行处理，找出有缺陷产品。河南AI机器视觉缺陷检测
测量单元的校准将会影响检测精度，因而受到特别重视。每个激光器/摄像机单元均在离线状态下经过校准。同时还有一个在离线状态下用三坐标测量机校准过的校准装置，可对摄像顶进行在线校准。检测系统以每40秒检测一个车身的速度，检测三种类型的车身。系统将检测结果与人、从CAD模型中撮出来的合格尺寸相比较，测量精度为±0.1mm。ROVER的质量检测人员用该系统来判别关键部分的尺寸一致性，如车身整体外型、门、玻璃窗口等。实践证明，该系统是成功的，并将用于ROVER公司其它系统列汽车的车身检测。福建机器视觉产品机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。
如何才能让机器视觉系统更为稳定，这里的稳定性不止只是平常认为的可靠性，它是指在系统的实际场景和充满变数条件的环境中仍然保持足够的可靠性。很多因素都会影响稳定性，比如周边环境，物体变化，视觉组件的影响等。机器视觉组件的选型是个有难度的活，它需要工程师对组件本身和组件供应商都非常熟悉，需要有足够的选型经验。在实验室运行的机器视觉系统和实际工作场景运行的系统面对的环境是天差地别的。机器视觉系统包含一些重要部件，视觉光源，工业镜头，工业相机，图像采集卡，数据传输，图像处理和测量软件等。
医疗图像分析：血液细胞自动分类计数、染色体分析、有害细胞识别等。瓶装啤酒生产流水线检测系统：可以检测啤酒是否达到标准的容量、啤酒标签是否完整。大型工件平行度、垂直度测量仪：采用激光扫描与CCD探测系统的大型工件平行度、垂直度测量仪，它以稳定的准直激光束为测量基线，配以回转轴系，旋转五角标棱镜扫出互相平行或垂直的基准平面，将其与被测大型工件的各面进行比较。在加工或安装大型工件时，可用该认错器测量面间的平行度及垂直度。由于采用非接触测量的方式，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤。
机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。此外还有：自动光学检查；人脸识别；无人驾驶汽车；产品质量等级分类；印刷品质量自动化检测；文字识别；纹理识别；追踪定位等机器视觉图像识别的应用。机器视觉特点：摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配，拍摄到理想的图像。为了保证塑料件的产品质量满足生产要求，通常需要对工件进行两个方向的检测：尺寸测量和缺陷检测。云南无风扇机器视觉OEM厂家
机器视觉常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、**灯和钠光灯。河南AI机器视觉缺陷检测
学习机器视觉需要掌握的知识：图像处理部分 图像处理我们一般理解是在PC机器上进行的，实际上在工业领域，大部分采用工控机，因为它稳定，加上有成本优势。近些年的发展，嵌入式硬件也在蓬勃发展，比较多工厂对于小的需求比如控制几百台仪表盘的开关和状态监控，完全可以利用树莓派等开源硬件实现。对于入门者来说，可以优先掌握PC平台，X86平台的开发，在熟悉之后可以延展到嵌入式平台。在软件部分，大部分应用层采用C#，.net，QT，C++来实现，因此掌握这其中的一门编程语言是必备的；而在图像算法层面，典型的开源算法有opencv，商用的有halcon，visionpro等，建议较开始可以先以halcon入门；如果在算法层面想进一步深入，可以研究一下机器学习，这可能是未来的主要方向。河南AI机器视觉缺陷检测
